Deep Learning copertina

Deep Learning

MIT Press Essential Knowledge Series

Anteprima
Iscriviti ora Iscriviti ora
Offerta valida fino alle 23.59 del 29 gennaio 2026.
Dopo 30 giorni (60 per i membri Prime), 9,99 €/mese. Puoi cancellare ogni mese
Risparmio di più del 90% nei primi 3 mesi.
Ascolto illimitato della nostra selezione in continua crescita di migliaia di audiolibri, podcast e Audible Original.
Nessun impegno. Puoi cancellare ogni mese.
Disponibile su ogni dispositivo, anche senza connessione.
Ascolta senza limiti migliaia di audiolibri, podcast e serie originali
Disponibile su ogni dispositivo, anche senza connessione
9,99 € al mese. Puoi cancellare ogni mese.

Deep Learning

Di: John D. Kelleher
Letto da: Joel Richards
Iscriviti ora Iscriviti ora

3 mesi a soli 0,99 €/mese, dopodiché 9,99 €/mese. Possibilità di disdire ogni mese. L'offerta termina il 29 gennaio 2026 alle 23:59.

Dopo 30 giorni (60 per i membri Prime), 9,99 €/mese. Cancella quando vuoi.

Acquista ora a 12,95 €

Acquista ora a 12,95 €

3 mesi a soli 0,99 €/mese

Dopo 3 mesi, 9,99 €/mese. Si applicano termini e condizioni.

A proposito di questo titolo

Deep learning is an artificial intelligence technology that enables computer vision, speech recognition in mobile phones, machine translation, AI games, driverless cars, and other applications. When we use consumer products from Google, Microsoft, Facebook, Apple, or Baidu, we are often interacting with a deep learning system. In this volume in the MIT Press Essential Knowledge series, computer scientist John Kelleher offers an accessible and concise but comprehensive introduction to the fundamental technology at the heart of the artificial intelligence revolution.

Kelleher explains some of the basic concepts in deep learning, presents a history of advances in the field, and discusses the current state of the art. He describes the most important deep learning architectures, including autoencoders, recurrent neural networks, and long short-term networks, as well as such recent developments as Generative Adversarial Networks and capsule networks. He also provides a comprehensive introduction to the two fundamental algorithms in deep learning: gradient descent and backpropagation. Finally, Kelleher considers the future of deep learning-major trends, possible developments, and significant challenges.

©2019 Massachusetts Institute of Technology (P)2019 Gildan Media
Scienze informatiche
Ancora nessuna recensione